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法律研究在 Python 中生成指定阶数的伪范德蒙德矩阵
要生成指定阶数的伪范德蒙德矩阵，可以使用 Python Numpy 中的 `polynomial.polyvander2()` 函数。该方法返回指定阶数 `deg` 和采样点 (x, y) 的伪范德蒙德矩阵。参数 x 和 y 是点坐标数组，都具有相同的形状。数据类型将根据元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。标量将转换为一维数组。参数 deg 是最大阶数的列表，格式为 [x_deg, y_deg]。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
使用 `numpy.array()` 方法创建具有相同形状的点坐标数组 -
x = np.array([1, 2]) y = np.array([3, 4])
显示数组 -
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)显示数据类型 -
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)检查两个数组的维度 -
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)检查两个数组的形状 -
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)要生成指定阶数的伪范德蒙德矩阵，可以使用 Python Numpy 中的 `polynomial.polyvander2()` 函数 -
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyvander2d
# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])
# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
# To generate a Pseudo-Vandermonde matrix of given degree, use the polynomial.polyvander2() in Python Numpy
# The method returns the pseudo-Vandermonde matrix of degrees deg and sample points (x, y).
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",polyvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))输出
Array1... [1 2] Array2... [3 4] Array1 datatype... int64 Array2 datatype... int64 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Result... [[ 1. 3. 9. 27. 1. 3. 9. 27. 1. 3. 9. 27.] [ 1. 4. 16. 64. 2. 8. 32. 128. 4. 16. 64. 256.]]
更新于: 2022年3月1日
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